在最近闭幕的2019年奥斯卡颁奖典礼上，包括最佳剧本与最佳视觉效果在内的众多奖项纷纷觅得其主。虽然AI在电影业中还不太可能很快编写出广受赞誉的剧本，但也已经开始在幕后默默贡献自己的力量。

将云安全落到企业关键的业务场景之前，应该先了解现在的云计算安全技术趋势。

2020年1月14日，微软正式终止支持Windows 7，包括不再提供任何技术支持、软件更新和安全更新及修复。这意味着，如果用户不想让自己的电脑“裸奔”，就得升级到更新的操作系统版本。

日立Vantara将其虚拟存储平台VSP One软件定义存储移植到谷歌云平台，构建跨本地、AWS和GCP的统一虚拟数据平面，支持块、文件和对象存储。新版本增加双向异步复制、精简配置和高级数据压缩功能，可降低云存储成本达40%，并承诺99.999%的连续可用性。通过VSP 360服务控制平面进行管理。

Polyverse联合创始人兼CGO邱子珺和大逐创新CEO林军峰，与谷歌出海创业加速器全球负责人Sami Kizilbash一起接受了科技行者的采访，探讨了中国企业出海的心得、谷歌出海创业加速器的赋能、不同国家创业者的特质等一系列话题。

亚马逊Nova责任AI团队与亚利桑那州立大学共同开发了AIDSAFE，这是一种创新的多代理协作框架，用于生成高质量的安全策略推理数据。不同于传统方法，AIDSAFE通过让多个AI代理进行迭代讨论和精炼，产生全面且准确的安全推理链，无需依赖昂贵的高级推理模型。实验证明，使用此方法生成的数据训练的语言模型在安全泛化和抵抗"越狱"攻击方面表现卓越，同时保持了实用性。研究还提出了"耳语者"代理技术，解决了偏好数据创建中的困难，为直接策略优化提供了更有效的训练材料。

作为IT人，小张明白，企业发展过程中会根据需求建设很多不同类型的信息系统，产生很多不同类型的数据。如何利用好数据采集技术、清洗技术、分析技术，发掘数据价值，是未来数字化道路的重中之重。

在CES 2023，佳能带来了对未来的愿景，从结果来看，很难相信这是一家拥有85年历史、长期制造机械硬件的厂商。

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。

文章介绍了Zoom借助主动型AI，从预测需求到自动完成复杂任务，推动会议向实现具体目标转变，打造全新工作模式。

一款名为 "Touch Grass" 的 iOS 应用采用独特方式限制用户使用手机：用户必须走到户外拍摄真实的草地照片，才能解锁受限应用。该应用使用计算机视觉 AI 技术识别真实草地，防止用户使用室内植物作弊。这个既幽默又实用的应用程序，旨在帮助人们减少屏幕使用时间，培养更健康的生活方式。

产品生命周期管理（PLM）与企业资源规划（ERP）系统都是企业中不可或缺的管理系统，两者都重要但侧重点不同。

本文探讨了人工智能发展路径的两种观点:一是传统的"人工智能-通用人工智能-超级人工智能"三阶段路径;二是直接从人工智能跨越到超级人工智能的新观点。文章分析了两种路径的利弊,指出虽然目前尚无定论,但考虑这两种可能性对人类应对AI发展至关重要。文章还探讨了人类是否能主导这一进程,以及AI可能带来的影响。

这位CTO、CSO、软件工程和运营主管知道，成功迁移到云就是改变文化并用激励的FinOps取代本地沉没成本的心态。

随着IT环境跨越本地设备、公有云、SaaS和第三方ITaaS提供商,灾难恢复变得越来越困难。勒索软件已成为导致系统瘫痪的主要原因,比任何自然灾害都更快。这凸显了一个事实:IT环境越同质化和标准化,从灾难中恢复就越容易。文章探讨了异构环境、ITaaS和勒索软件对灾难恢复的影响,并提出了应对策略。

5月10日，OPPO正式完成了全球首个采用3D结构光技术的5G视频通话演示。这一演示的完成，既开启了5G应用的探索之旅，也引发了更多关于5G时代终端形态的思考。

谁说年味只能有小时候那一种味道，有5G的赛博春节，照样可以惊喜满满。

在国家安全战略的促进下，网络靶场正在成为建设网络强国，发展数字经济的安全基石。

这项研究关注语音中的句子强调（即说话时对特定词的重音），它能传达说话者的潜在意图。耶路撒冷希伯来大学的研究团队发现，尽管现代语音语言模型进步显著，它们在理解句子强调方面表现不佳。团队创建了StressTest基准测试和Stress-17k合成数据集，并开发了StresSLM模型，使强调理解能力大幅提升。研究表明，通过特定训练策略，可以让AI不仅理解"说了什么"，还能理解"怎么说的"，从而捕捉人类交流中的微妙含义。

Google 推出基于 Gemini 2.0 的多智能体 AI 系统，旨在协助生物医学研究人员提出新的研究假设和方向。该系统通过分析研究目标、想法和过往文献，生成潜在的研究路径。尽管仍存在准确性问题，但初步测试显示，该系统在提供有价值和新颖的研究建议方面表现优异，有望成为科研人员的有力助手。